Modelagem estatística: entenda o que é e por que vale incluir esse conhecimento na sua formação profissional

Segundo um estudo da BI-Survey, cerca de 60% das empresas de alto desempenho baseiam suas decisões em dados. Independente do setor, os negócios estão cada vez mais em busca de profissionais que saibam utilizar técnicas de coleta e análise de informações, como a modelagem estatística.

Neste texto, explicaremos o que é essa ferramenta, como é utilizada na prática nas empresas e porque adquirir essa habilidade pode impulsionar sua carreira.

O que é modelagem estatística?

A modelagem estatística é uma técnica que utiliza ferramentas matemáticas e estatísticas para criar representações simplificadas da realidade. Basicamente, a modelagem transforma um conjunto de informações em fórmulas ou equações que descrevem como diferentes variáveis estão relacionadas.

Esses resultados são baseados em dados e servem para entender padrões, prever cenários e ajudar na tomada de decisões de maneira mais informada.

Existem várias áreas em que a modelagem estatística pode ser aplicada, como economia, biologia, marketing e engenharia. Economistas, por exemplo, podem usar essa estratégia para prever o crescimento econômico do país, enquanto empresas podem utilizá-la para entender o comportamento dos consumidores e criar estratégias de marketing mais eficazes.

Um dos principais diferenciais entre a modelagem estatística e outras formas de análise de dados, como a descritiva, é que a modelagem vai além da simples observação dos dados; em vez de apenas escrever o que aconteceu, busca entender relações subjacentes entre as variáveis e fazer previsões sobre o futuro.

Assim, também se diferencia de abordagens de aprendizado de máquina, por exemplo, pois foca mais na automação e capacidade de adaptação dos algoritmos.

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Como a modelagem estatística de dados é usada na prática?

Bom, até aqui você entendeu o que é a modelagem de dados e como ela se diferencia de outra estratégia de análise. Mas, na prática, como funciona?

Essa estratégia segue algumas etapas básicas que transformam os dados brutos em conceitos úteis. Confira:

1. Coleta de dados — reunião de informações relevantes sobre o problema que será analisado;
2. Limpeza e organização dos dados — remoção de outliers, também conhecidos como inconsistências, que possam distorcer os resultados;
3. Escolha da estrutura de modelagem — seleção de um método apropriado, como regressão linear, com base na finalidade da análise;
4. Treinamento e teste do modelo — uso de uma amostra dos dados para treinamento e testagem, garantindo sua precisão;
5. Previsão de resultados — após o teste, utilize uma amostragem maior para fazer previsões com base no modelo.

Para otimizar procesos e melhorar tomadas de decisões, diversas empresas utilizam a modelagem estatística. Uma delas é a Amazon, que usa modelos estatísticos para prever a demanda por produtos, o que otimiza o estoque e melhora os prazos de entrega.

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Por que aprender modelagem estatística pode impulsionar sua carreira?

Aprender modelagem estatística pode impulsionar significativamente sua carreira, especialmente por estarmos em um mercado de trabalho cada vez mais orientado por dados.

Empresas dos mais diversos setores buscama profissionais capazes de analisar grandes volumes de informações e tomar decisões estratégicas baseadas em evidências.

Além disso, a competitividade no mercado está alta, então, dominar a modelagem estatística será um importante diferencial para se tornar um candidato mais atrativo para cargos que envolvem análise de dados.

Setores como negócios, saúde, economia, tecnologia e engenharia são grandes utilizadores da modelagem estatística e dominar essa ferramenta é quase indispensável para quem quer se dar bem nessas áreas.

Além disso, para quem atua em ciências de dados, a modelagem estatística é uma habilidade essencial na era do Big Data: com a explosão de dados gerados diariamente, as organizações precisam de especialistas que consigam identificar padrões, prever comportamentos e otimizar processos com base em informações concretas.

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Cursos de modelagem estatística: como escolher a melhor formação

Se você se interessou pela área de modelagem estatística, é importante considerar alguns pontos-chave na hora de escolher o seu curso para garantir uma formação relevante e alinhada com as necessidades do mercado.

Primeiramente, verifique se o curso aborda tanto fundamentos teóricos quanto aplicação prática. Aulas de qualidade devem ensinar o uso de ferramentas estatísticas como R, Python e softwares de análise como SPSS ou Excel, além de oferecer estudos de caso do mundo real.

Outro ponto importante é flexibilidade: se você prefere aulas on-line ou presenciais, procure opções que se encaixem na sua rotina e proporcionem aprendizado interativo.

A Faculdade ESEG é uma excelente oportunidade para quem deseja se especializar em modelagem estatística: a instituição combina teoria com prática e usa metodologias inovadoras para ajudar os alunos a se prepararem para os desafios do mercado de trabalho.

Contando com uma equipe de professores altamente qualificados e uma estrutura moderna, a ESEG é, atualmente, uma das universidades de referência da cidade de São Paulo, e isso se estende para os cursos de Crescimento Profissional, como o de Modelagem Estatística.

Assim, conhecendo sobre a área de modelagem estatística, as oportunidades de atuação no mercado de trabalho e como a ESEG lhe ajudará na obtenção da qualificação necessária, você está a um passo de ingressar nessa área muito promissora. Acesse a página do nosso curso de Modelagem Estatística e garanta a sua vaga!

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